[发明专利]逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质、电子设备在审
| 申请号： | 201910167640.4 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN110033165A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 张锋;刘骥;刘玉强;金明;李雯;叶素兰 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及智能决策技术领域，揭示了一种逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据；对逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据进行无量纲化处理，以得到逾期借款客户的催收参考数据；将逾期借款客户的催收参考数据输入机器学习模型，由机器学习模型输出逾期借款客户的催收参考分数；基于逾期借款客户的催收参考分数，为客户分配催收方式标签。此方法下，通过为借款逾期客户智能分配催收方式标签的方式，能够实现高效催收、精准催收，提升催收成功率，有效减少人工催收的工作量，进而提高催收工作的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 客户 个人基本数据 参考数据 电子设备 状态数据 标签 机器学习模型 无量纲化处理 客户分配 客户智能 输入机器 有效减少 智能决策 参考 成功率 工作量 输出 分配 学习 | ||
【主权项】：
1.一种逾期借款催收方式的推荐方法，其特征在于，包括：获取逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据；对逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据进行无量纲化处理，以得到逾期借款客户的催收参考数据；将逾期借款客户的催收参考数据输入机器学习模型，由机器学习模型输出逾期借款客户的催收参考分数；基于逾期借款客户的催收参考分数，为客户分配催收方式标签。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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